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Enregistrement W4391722454 · doi:10.1111/imj.16347

Ultrasound for acute pyelonephritis: a systematic review and meta‐analysis

2024· review· en· W4391722454 sur OpenAlexaboutno aff
Jessica Yu, Muhuntha Sri‐Ganeshan, De Villiers Smit, Biswadev Mitra

Notice bibliographique

RevueInternal Medicine Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Urology and Nephrology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineUltrasoundMeta-analysisUrinary systemMEDLINERadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is little consensus regarding the indications and utility of urinary tract imaging and type of imaging to perform in patients presenting with acute pyelonephritis (APN). AIMS: The aims of this systematic review were to, among patients with APN, (i) identify the proportion of patients investigated with ultrasound (US), (ii) identify the proportion of abnormal US and (iii) identify the proportion of patients with a change in management resulting from abnormal US. METHODS: A comprehensive search covered two electronic databases (Medline and EMBASE), with selection of studies performed independently by two investigators. Inclusion criteria were English language APN diagnosis and quantification of patients assessed with US or abnormal US results. Quality appraisal used the Newcastle-Ottawa instrument. RESULTS: There were 35 studies included. The proportion of patients assessed with US was reported in 16 manuscripts and ranged from 20% to 94%, with significant heterogeneity and publication bias. The proportion of abnormal US was reported in 31 manuscripts and ranged from 7% to 79%. The proportion of abnormal US leading to change in management was reported in five studies and ranged from 7% to 59%. There was marked heterogeneity among studies included in all three subgroups. CONCLUSIONS: Patients with APN are commonly investigated with US, but only a small proportion have abnormalities and appear to be associated with changes in clinical management. The use of routine US for APN is therefore questioned. The identification of clinical variables for appropriate selection of patients to investigate with US requires further research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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